package io.github.hadyang.leetcode.bytedance;

import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;

/**
 * LRU缓存机制 运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制。它应该支持以下操作： 获取数据 get 和 写入数据 put 。
 *
 * <p>获取数据 get(key) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中，则获取密钥的值（总是正数），否则返回 -1。 写入数据 put(key, value) -
 * 如果密钥不存在，则写入其数据值。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最近最少使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。
 *
 * <p>进阶:
 *
 * <p>你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？
 *
 * <p>示例:
 *
 * <p>LRUCache cache = new LRUCache(2)
 *
 * <p>cache.put(1,1); cache.put(2,2); cache.get(1); // 返回 1 cache.put(3,3); // 该操作会使得密钥 2 作废
 * cache.get(2); // 返回 -1 (未找到) cache.put(4,4); // 该操作会使得密钥 1 作废 cache.get(1); // 返回 -1 (未找到)
 * cache.get(3); // 返回 3 cache.get(4); // 返回 4
 *
 * @author haoyang.shi
 */
public class Struct1032 extends LinkedHashMap<Integer, Integer> {
  private final int capacity;

  public Struct1032(int capacity) {
    super(capacity, 0.75f, true);
    this.capacity = capacity;
  }

  public int get(int key) {
    Integer integer = super.get(key);
    return integer == null ? -1 : integer;
  }

  public void put(int key, int value) {
    super.put(key, value);
  }

  @Override
  protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, Integer> eldest) {
    return size() > this.capacity;
  }

  public static void main(String[] args) {
    Struct1032 cache = new Struct1032(2);
    cache.put(1, 1);
    cache.put(2, 2);
    System.out.println(cache.get(1));
    cache.put(3, 3); // 该操作会使得密钥 2 作废
    System.out.println(cache.get(2));
    cache.put(4, 4); // 该操作会使得密钥 1 作废
    System.out.println(cache.get(1));
    System.out.println(cache.get(3));
    System.out.println(cache.get(4));
  }
}
